客戶關系管理與大數據分析

【課程背景】

大數據已經運用到社會的各個領域，客戶關系管理作為倡導以客戶為中心的企業經營管理思想，其基石是企業的信息化，與大數據的融合將成為必然。

【課程對象】客戶單位一線運維工程師、數據分析師、CIO及銷售、客服

【課程時間】1-2天

【授課方法】案例+視頻+講解+點評

【課程大綱】

第一講：大數據思維

1、 七種必備的大數據思維

1.1從 1－0≠8－7 開始說起

1.2統計，一門與賭博密不可分的技術

1.3串聯，一種簡單實用的日常分析法

1.4對比，常用也實用的分析方法

1.5拆分，庖丁解牛之后的透視

1.6合成，組合起來的魅力

1.7邏輯與反證，大視野大轉換下的推理

1.8大數據分析的關鍵在于有用

2、 善用數據，但別自作聰明

2.1收集情報和信息的幾種方法

2.2網絡資料的鑒別與識別謠言

2.3網上的這些分析都是忽悠，你中招過嗎

2.4大數據營銷不能自作聰明，別小瞧你的消費者

3、 換個角度，讓結論海闊天空

3.1如何看不同的趨勢圖

3.2模型都是靠不住的，挑戰短板理論

3.3大數據也有做不到的事

第二講 客戶營銷與客戶關系

1 客戶資源研究

1.1 誰是我們的客戶

1.2 客戶讓渡價值

1.3 客戶價值鏈1

1.4 以客戶價值為軸，擴展競爭優勢

2 客戶關系營銷

2.1 重新認識“客戶關系

2.2 客戶關系的類型及其選擇

2.3 客戶關系的PDCA改進

2.4 “4P+4C”：重構客戶關系營銷體系

客戶接觸點與維護

3.1 如何尋找客戶接觸點

3.2 接觸點信息的動態維護

3.3 接觸點管理：從頂層出發

4 客戶滿意度與忠誠度

4.1 客戶滿意度研究

4.2 客戶忠誠度研究

4.3 如何創造持久的客戶熱情

第三講　客戶關系管理與大數據的關系

1　客戶關系管理成為企業的核心能力

2　客戶關系管理中的數據分析

3　大數據分析應用的條件

3.1 全面準確的海量數據

3.2 精細化管理理念的倡導

3.3 數據分析和數據挖掘技術的有效應用

4　大數據應用的最新進展

第四講　大數據分析方法全聚合

1　數據挖掘的發展歷史

2　統計分析與數據挖掘的主要區別

3　數據挖掘的主要成熟技術以及在客戶關系管理中的主要應用

3.1　決策樹

3.2　神經網絡

3.3　回歸

3.4　關聯規則

3.5　聚類

3.6　貝葉斯分類方法

3.7　支持向量機

3.8　主成分分析

3.9　假設檢驗

4　互聯網行業數據挖掘應用的特點

第五講　客戶關系管理中常見的數據分析項目類型

1　目標客戶的特征分析

2　目標客戶的預測（響應、分類）模型

3　運營群體的活躍度定義

4　用戶路徑分析

5　交叉銷售模型

6　信息質量模型

7　服務保障模型

8　用戶（買家、賣家）分層模型

9　賣家（買家）交易模型

10　信用風險模型

11　商品推薦模型

11.1　商品推薦介紹

11.2　關聯規則

11.3　協同過濾算法

11.4　商品推薦模型總結

12　數據產品

13　決策支持